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他的粉丝 深入浅出时序数据库之压缩篇 作者 百度云时序数据库资深工程师 关注 14 他的粉丝 发布于 2017年6月5日 压缩对于时序数据库是至关重要的。因为时序数据库面对的物联网场景每天都会产生上亿条数据。众所周知,在大数据时代的今天数据的重要性是不言而喻的,数据就是公司的未来。但如果无法对这些时序数据进行很好的管理和压缩,那将给客户带来非常高的成本压力。 压缩是个非常大的话题,本文希望能够先从大的宏观角度给出一个轮廓,讲述压缩的本质,压缩的可计算性问题。再从时序数据压缩这一个垂直领域,给出无损压缩和有损压缩各一个例子进行说明,希望能够抛砖引玉。

他的粉丝 时序数据库深入浅出之存储篇 作者 百度云时序数据库资深工程师 关注 14 他的粉丝 发布于 2017年6月1日 2017 年时序数据库忽然火了起来。开年 2 月 Facebook 开源了 beringei 时序数据库;到了 4 月基于 PostgreSQL 打造的时序数据库 TimeScaleDB 也开源了,而早在 2016 年 7 月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品 TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧城市等产业领域的核心产品,同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务,业界的频频发声,正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据库的基本概念、使用场景、解决的问题一一展开,最后会从如何解决时序数据存储这一技术问题入手进行深入分析。 1

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